JP7491407B2 - データ流通基盤、情報処理システム、情報処理方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、データ流通基盤、情報処理システム、情報処理方法、及び記録媒体に関する。

所定の時間帯（例えば、企業の定時退社時刻又はコアタイム終了時刻から２時間程度以内）に、指定の提携店舗で、社員証などの従業員識別カードを提示すると、その提携店舗でワークライフバランス特典が受けられるシステムが提案されている（例えば、特許文献１参照）。

これに対して、本発明者は、オフィスビル所有者にとって空室率を低く維持するため、飲食店テナントの売上や、企業テナント従業員の満足度を高めることを検討した。

特開２０１９－０７９１０７号公報

しかしながら、特許文献１においては、飲食店テナントの売上や、企業テナント従業員の満足度を高めることについては全く提案されていない。

本発明の目的は、上述した課題を鑑み、飲食店テナントの売上や、企業テナント従業員の満足度を高めることができるデータ流通基盤、情報処理システム、情報処理方法、及び記録媒体を提供することにある。

本発明のデータ流通基盤は、従業員の従業員情報を取得する従業員情報取得手段と、飲食店の目標混雑度を取得する目標混雑度取得手段と、飲食店ごとに予測混雑度を算出する予測混雑度算出手段と、従業員ごとに前記従業員情報を記憶した従業員情報記憶手段と、飲食店ごとに前記予測混雑度及び前記目標混雑度を記憶した店舗情報記憶手段と、前記店舗情報記憶手段から、前記予測混雑度が前記目標混雑度より小さい飲食店を送客対象の飲食店として抽出する飲食店抽出手段と、前記従業員情報記憶手段から、前記飲食店抽出手段により抽出された飲食店を利用可能な従業員を誘導対象の従業員として抽出する従業員抽出手段と、前記飲食店抽出手段により抽出された飲食店と当該飲食店を利用可能な従業員との組み合わせをマッチング結果として出力する出力手段と、を備える。

本発明の情報処理システムは、第１情報処理装置と、第２情報処理装置と、データ流通基盤と、を備え、前記データ流通基盤は、前記第１情報処理装置から送信される従業員の従業員情報を取得する従業員情報取得手段と、前記第２情報処理装置から送信される飲食店の目標混雑度を取得する目標混雑度取得手段と、飲食店ごとに予測混雑度を算出する予測混雑度算出手段と、従業員ごとに前記従業員情報を記憶した従業員情報記憶手段と、飲食店ごとに前記予測混雑度及び前記目標混雑度を記憶した店舗情報記憶手段と、前記店舗情報記憶手段から、前記予測混雑度が前記目標混雑度より小さい飲食店を送客対象の飲食店として抽出する飲食店抽出手段と、前記従業員情報記憶手段から、前記飲食店抽出手段により抽出された飲食店に来店可能な従業員を誘導対象の従業員として抽出する従業員抽出手段と、前記飲食店抽出手段により抽出された飲食店と前記従業員抽出手段により抽出された従業員との組み合わせをマッチング結果として出力する出力手段と、を備える。

本発明の情報処理方法は、従業員の従業員情報を取得する従業員情報取得ステップと、飲食店の目標混雑度を取得する目標混雑度取得ステップと、飲食店ごとに予測混雑度を算出する予測混雑度算出ステップと、飲食店ごとに前記予測混雑度及び前記目標混雑度を記憶した店舗情報記憶手段から、前記予測混雑度が前記目標混雑度より小さい飲食店を送客対象の飲食店として抽出する飲食店抽出ステップと、従業員ごとに前記従業員情報を記憶した従業員情報記憶手段から、前記飲食店抽出ステップにより抽出された飲食店に来店可能な従業員を誘導対象の従業員として抽出する従業員抽出ステップと、前記飲食店抽出ステップにより抽出された飲食店と前記従業員抽出ステップにより抽出された従業員との組み合わせをマッチング結果として出力する出力ステップと、を備える。

本発明の記録媒体は、従業員の従業員情報を取得する従業員情報取得ステップと、飲食店の目標混雑度を取得する目標混雑度取得ステップと、飲食店ごとに予測混雑度を算出する予測混雑度算出ステップと、飲食店ごとに前記予測混雑度及び前記目標混雑度を記憶した店舗情報記憶手段から、前記予測混雑度が前記目標混雑度より小さい飲食店を送客対象の飲食店として抽出する飲食店抽出ステップと、従業員ごとに前記従業員情報を記憶した従業員情報記憶手段から、前記飲食店抽出ステップにより抽出された飲食店に来店可能な従業員を誘導対象の従業員として抽出する従業員抽出ステップと、前記飲食店抽出ステップにより抽出された飲食店と前記従業員抽出ステップにより抽出された従業員との組み合わせをマッチング結果として出力する出力ステップと、を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体である。

本発明により、飲食店テナントの売上や、企業テナント従業員の満足度を高めることができるデータ流通基盤、情報処理システム、情報処理方法、及び記録媒体を提供することができる。

データ流通基盤１０の概略構成図である。 データ流通基盤１０の動作の一例のフローチャートである。 情報処理システム１の概略構成図である。 データ流通基盤１０の概略構成図である。 従業員情報記憶部１１ｂに記憶された従業員情報の一例である。 店舗情報記憶部１１ｃに記憶された店舗情報の一例である。 混雑度蓄積部１１ｄに蓄積された混雑度の一例である。 従業員情報取得手段１２ａの動作例のフローチャートである。 目標混雑度取得手段１２ｂの動作例のフローチャートである。 現在混雑度取得手段１２ｃの動作例のフローチャートである。 予測混雑度算出手段１２ｄの動作例のフローチャートである。 飲食店抽出手段１２ｅの動作例のフローチャートである。 従業員抽出手段１２ｆの動作例のフローチャートである。 出力手段１２ｇの動作例のフローチャートである。 クーポン取得手段１２ｈ、及びクーポン提供手段１２ｊの動作例のフローチャートである。 利用実績取得手段１２ｋ、及び利用実績報告手段１２ｍの動作例のフローチャートである。 第１情報処理装置２０の構成図である。 第２情報処理装置３０の構成図である。 情報処理システム１の動作例のシーケンス図である。 情報処理システム１の動作例のシーケンス図である。

（実施形態１）
以下、本発明の実施形態１であるデータ流通基盤１０について添付図面を参照しながら説明する。各図において対応する構成要素には同一の符号が付され、重複する説明は省略される。

まず、図１を用いて、データ流通基盤１０の構成について説明する。

図１は、データ流通基盤１０の概略構成図である。

図１に示すように、データ流通基盤１０は、従業員の従業員情報を取得する従業員情報取得手段１２ａと、飲食店の目標混雑度を取得する目標混雑度取得手段１２ｂと、飲食店ごとに予測混雑度を算出する予測混雑度算出手段１２ｄと、従業員ごとに従業員情報を記憶した従業員情報記憶手段１１ｂと、飲食店ごとに予測混雑度及び前記目標混雑度を記憶した店舗情報記憶手段１１ｃと、店舗情報記憶手段１１ｃから、予測混雑度が目標混雑度より小さい飲食店を送客対象の飲食店として抽出する飲食店抽出手段１２ｅと、従業員情報記憶手段１１ｂから、飲食店抽出手段１２ｅにより抽出された飲食店を利用可能な従業員を誘導対象の従業員として抽出する従業員抽出手段１２ｆと、飲食店抽出手段１２ｅにより抽出された飲食店と当該飲食店を利用可能な従業員との組み合わせをマッチング結果として出力する出力手段１２ｇと、を備えている。

次に、上記構成のデータ流通基盤１０の動作の一例について説明する。

図２は、データ流通基盤１０の動作の一例のフローチャートである。

まず、従業員情報取得手段１２ａが、従業員の従業員情報を取得する（ステップＳ１）。次に、目標混雑度取得手段１２ｂが、飲食店の目標混雑度を取得する（ステップＳ２）。次に、予測混雑度算出手段１２ｄが、飲食店ごとに予測混雑度を算出する（ステップＳ３）。次に、飲食店抽出手段１２ｅが、予測混雑度が目標混雑度より小さい飲食店を送客対象の飲食店として抽出する（ステップＳ４）。次に、従業員抽出手段１２ｆが、従業員情報記憶手段１１ｂから、飲食店抽出手段１２ｅにより抽出された飲食店を利用可能な従業員を誘導対象の従業員として抽出する（ステップＳ５）。次に、出力手段１２ｇが、飲食店抽出手段１２ｅにより抽出された飲食店と当該飲食店を利用可能な従業員との組み合わせをマッチング結果として出力する（ステップＳ６）。

以上説明したように、実施形態１によれば、飲食店テナントの売上や、企業テナント従業員の満足度を高めることができる。

これは、出力手段１２ｇが、飲食店抽出手段１２ｅにより抽出された飲食店（予測混雑度が目標混雑度より小さい飲食店）と当該飲食店を利用可能な従業員との組み合わせをマッチング結果として出力することによるものである。

（実施形態２）
以下、本発明の実施形態２として、データ流通基盤１０及びデータ流通基盤１０を含む情報処理システム１について詳細に説明する。実施形態２では、従業員情報記憶手段１１ｂとして従業員情報記憶部を用い、店舗情報記憶手段１１ｃとして店舗情報記憶部を用い、混雑度蓄積手段として混雑度蓄積部を用いる。以下、従業員情報記憶部１１ｂ、店舗情報記憶部１１ｃ、混雑度蓄積部１１ｄと呼ぶ。

図３は、情報処理システム１の概略構成図である。

図３に示すように、情報処理システム１は、データ流通基盤１０、第１情報処理装置２０、第２情報処理装置３０を備えている。データ流通基盤１０、第１情報処理装置２０、及び第２情報処理装置３０は、ネットワークＮＷ（例えば、インターネット）を介して互いに接続されており、ネットワークＮＷを介して互いに通信することができる。データ流通基盤１０は、例えば、ビル管理会社に設置されている。第１情報処理装置２０及び第２情報処理装置３０は、ビル管理会社が管理するビルに設置されている。ビル管理会社が管理するビルには、複数の企業テナント（以下、企業と呼ぶ）及び複数の飲食店テナント（以下、飲食店と呼ぶ）が入居している。
＜データ流通基盤１０の構成例＞
まず、データ流通基盤１０の構成例について説明する。

図４は、データ流通基盤１０の概略構成図である。

データ流通基盤１０は、例えば、パーソナルコンピュータ、サーバ装置等の情報処理装置である。サーバ装置は、物理サーバであってもよいし、ネットワークＮＷ上の仮想サーバであってもよい。データ流通基盤１０は、記憶部１１、制御部１２、メモリ１３、通信部１４を備えている。

記憶部１１は、例えば、ハードディスク装置やＲＯＭ(Read Only Memory)等の不揮発性の記憶部である。記憶部１１は、プログラム記憶部１１ａ、従業員情報記憶部１１ｂ、店舗情報記憶部１１ｃ、混雑度蓄積部１１ｄを備えている。

プログラム記憶部１１ａには、制御部１２（プロセッサ）により実行されるプログラムが記憶されている。

図５は、従業員情報記憶部１１ｂに記憶された従業員情報の一例である。

図５に示すように、従業員情報記憶部１１ｂには、従業員ごとに従業員情報が記憶されている。従業員情報は、ユーザＩＤ、勤務先、スケジュール情報を含む。ユーザＩＤは、企業に勤務する従業員に割り当てられたユーザＩＤである。ユーザＩＤは、社員番号やメールアドレスではなく、データ流通基盤１０内でのみ有効なＩＤである。勤務先は、ユーザＩＤの従業員の勤務先である。スケジュール情報は、例えば、ユーザＩＤの従業員の退勤予定時間（退勤予定時刻）である。

図６は、店舗情報記憶部１１ｃに記憶された店舗情報の一例である。

図６に示すように、店舗情報記憶部１１ｃには、店舗情報が記憶されている。店舗情報は、店名、予測混雑度、及び目標混雑度を含む。予測混雑度、及び目標混雑度は、飲食店及び時間帯ごとに記憶されている。予測混雑度は、予測混雑度算出手段１２ｄにより算出される時間帯ごとの予測混雑度である。目標混雑度は、飲食店の従業員等が入力した目標混雑度である。

図７は、混雑度蓄積部１１ｄに蓄積された混雑度の一例である。

図７に示すように、混雑度蓄積部１１ｄには、飲食店ごとに混雑度が蓄積されている。混雑度は、例えば、一定期間内（例えば、過去１か月内）の曜日ごと、時間帯ごとの飲食店の混雑度である。

制御部１２は、図示しないが、プロセッサを備えている。プロセッサは、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）である。プロセッサは、１つの場合もあるし、複数の場合もある。プロセッサは、記憶部１１（プログラム記憶部１１ａ）からメモリ１３（例えば、ＲＡＭ(Random Access Memory)）に読み込まれたプログラムを実行することで、従業員情報取得手段１２ａ、目標混雑度取得手段１２ｂ、現在混雑度取得手段１２ｃ、予測混雑度算出手段１２ｄ、飲食店抽出手段１２ｅ、従業員抽出手段１２ｆ、出力手段１２ｇ、クーポン取得手段１２ｈ、クーポン提供手段１２ｊ、利用実績取得手段１２ｋ、利用実績報告手段１２ｍとして機能する。これらの一部又は全部は、ハードウェアで実現してもよい。

次に、各手段の動作例（機能）について説明する。以下の処理は、制御部１２（プロセッサ）がプログラム記憶部１１ａからメモリ１３に読み込まれたプログラムを実行することで実現される。
＜従業員情報取得手段１２ａの動作例＞
従業員情報取得手段１２ａは、従業員の従業員情報を取得する。具体的には、従業員情報取得手段１２ａは、企業（第１情報処理装置２０）からネットワークＮＷを介して送信される従業員の従業員情報を通信部１４を介して取得する。従業員情報は、ユーザＩＤ、勤務先、スケジュール情報を含む。スケジュール情報は、例えば、従業員の退勤予定時間（退勤予定時刻）、従業員の休憩予定時間（休憩開始時刻）である。以下、代表して、スケジュール情報が従業員の退勤予定時間（退勤予定時刻）である場合を例にして説明する。

図８は、従業員情報取得手段１２ａの動作例のフローチャートである。

図８に示すように、従業員情報取得手段１２ａが従業員の従業員情報を取得した場合（ステップＳ１０：ＹＥＳ）、この取得された従業員情報は、従業員情報記憶部１１ｂ（図５参照）に記憶される（ステップＳ１１）。ステップＳ１１の処理は、従業員情報取得手段１２ａが従業員情報を取得するごとに実行される。
＜目標混雑度取得手段１２ｂの動作例＞
目標混雑度取得手段１２ｂは、飲食店の目標混雑度を取得する。具体的には、目標混雑度取得手段１２ｂは、飲食店（第２情報処理装置３０）からネットワークＮＷを介して送信される飲食店の目標混雑度を通信部１４を介して取得する。

図９は、目標混雑度取得手段１２ｂの動作例のフローチャートである。

図９に示すように、目標混雑度取得手段１２ｂが飲食店の目標混雑度を取得した場合（ステップＳ２０：ＹＥＳ）、この取得された目標混雑度は、店舗情報記憶部１１ｃ（図６参照）に記憶される（ステップＳ２１）。ステップＳ２１の処理は、目標混雑度取得手段１２ｂが目標混雑度を取得するごとに実行される。
＜現在混雑度取得手段１２ｃの動作例＞
現在混雑度取得手段１２ｃは、飲食店の現在混雑度を取得する。具体的には、現在混雑度取得手段１２ｃは、飲食店（第２情報処理装置３０）からネットワークＮＷを介して送信される飲食店の現在混雑度を通信部１４を介して取得する。現在混雑度は、現在の混雑度（例えば、現在利用中の座席数／総座席数）である。

図１０は、現在混雑度取得手段１２ｃの動作例のフローチャートである。

図１０に示すように、現在混雑度取得手段１２ｃが飲食店の現在混雑度を取得した場合（ステップＳ３０：ＹＥＳ）、この取得された現在混雑度は、混雑度蓄積部１１ｄ（図７参照）に蓄積（記憶）される（ステップＳ３１）。ステップＳ３１の処理は、現在混雑度取得手段１２ｃが現在混雑度を取得するごとに実行される。
＜予測混雑度算出手段１２ｄの動作例＞
予測混雑度算出手段１２ｄは、飲食店ごとに予測混雑度を算出する。具体的には、予測混雑度算出手段１２ｄは、混雑度蓄積部１１ｄに蓄積（記憶）された混雑度に基づき、時間帯ごとの予測混雑度を算出する。例えば、予測混雑度算出手段１２ｄは、当日の営業時間内の（開店から閉店までの）時間帯ごとの予測混雑度を算出する。予測混雑度は、例えば、回帰分析等の既知の予測手法を用いて算出することができる。

図１１は、予測混雑度算出手段１２ｄの動作例のフローチャートである。

図１１に示すように、予測混雑度算出手段１２ｄが飲食店ごとに予測混雑度を算出した場合（ステップＳ４０：ＹＥＳ）、この算出された予測混雑度は、店舗情報記憶部１１ｃ（図６参照）に記憶される（ステップＳ４１）。ステップＳ４０及びＳ４１の処理は、例えば、一定時間ごと(例えば、30分ごと)、又は、現在混雑度取得手段１２ｃが取得した現在混雑度が混雑度蓄積部１１ｄに蓄積（記憶）されるごとに実行される。
＜飲食店抽出手段１２ｅの動作例＞
飲食店抽出手段１２ｅは、店舗情報記憶部１１ｃから、予測混雑度が目標混雑度より小さい時間帯がある飲食店を送客対象の飲食店として抽出する。

図１２は、飲食店抽出手段１２ｅの動作例のフローチャートである。

図１２に示すように、飲食店抽出手段１２ｅは、予測混雑度が目標混雑度より小さい時間帯がある飲食店があるか否かを判定する（ステップＳ５０）。この判定は、例えば、目標混雑度ー混雑度予測≧閾値、又は目標混雑度／混雑度予測≧閾値を用いて行う。その結果、予測混雑度が目標混雑度より小さい時間帯がある飲食店がある場合（ステップＳ５０：ＹＥＳ）、飲食店抽出手段１２ｅは、その目標混雑度と予測混雑度の差が閾値以上か否かを判定する（ステップＳ５１）。その結果、その目標混雑度と予測混雑度の差が閾値以上の場合（ステップＳ５１：ＹＥＳ）、飲食店抽出手段１２ｅは、店舗情報記憶部１１ｃから、当該飲食店を送客対象の飲食店として抽出する（ステップＳ５２）。

例えば、図６を参照すると、予測混雑度が目標混雑度より小さい時間帯があり、かつ、目標混雑度と予測混雑度の差が閾値（例えば、１５％）以上の飲食店は、飲食店Ａ（時間帯１９：００～２１：００）、及び飲食店Ｃ（時間帯１７：３０～１９：００）である。

すなわち、飲食店Ａ（時間帯１９：００～２１：００）については、目標混雑度（３０％）－予測混雑度（１３％）＝１７％≧閾値（１５％）である。また、飲食店Ｃ（時間帯１７：３０～１９：００）については、目標混雑度（３０％）－予測混雑度（１５％）＝１５％≧閾値（１５％）である。この場合、飲食店抽出手段１２ｅは、送客対象の飲食店として飲食店Ａ（時間帯１９：００～２１：００）及び飲食店Ｃ（時間帯１７：３０～１９：００）を抽出する。
＜従業員抽出手段１２ｆの動作例＞
従業員抽出手段１２ｆは、従業員情報記憶部１１ｂから、飲食店抽出手段１２ｅが抽出した、予測混雑度が目標混雑度より小さい時間帯がある飲食店を当該時間帯に利用可能な従業員を抽出する。

図１３は、従業員抽出手段１２ｆの動作例のフローチャートである。

図１３に示すように、従業員抽出手段１２ｆは、予測混雑度が目標混雑度より小さい時間帯がある飲食店を当該時間帯に利用可能な従業員がいるか否かを判定する（ステップＳ６０）。その結果、予測混雑度が目標混雑度より小さい時間帯がある飲食店を当該時間帯に利用可能な従業員がいる場合（ステップS６０：ＹＥＳ）、例えば、予測混雑度が目標混雑度より小さい時間帯に退勤予定時間が近い従業員がいる場合、従業員情報記憶部１１ｂから、当該従業員を誘導対象の従業員として抽出する（ステップＳ６１）。

例えば、図５を参照すると、予測混雑度が目標混雑度より小さい時間帯（時間帯１９：００～２１：００）がある飲食店Ａを当該時間帯に利用可能な従業員は、当該予時間帯（時間帯１９：００～２１：００）に退勤予定時間が近いユーザＩＤ「ｚ」の従業員である。この場合、従業員抽出手段１２ｆは、従業員情報記憶部１１ｂから、飲食店Ａへの誘導対象の従業員としてユーザＩＤ「ｚ」を抽出する。

また、図５を参照すると、予測混雑度が目標混雑度より小さい時間帯（時間帯１７：３０～１９：００）がある飲食店Ｃを当該時間帯に利用可能な従業員は、当該時間帯（時間帯１７：３０～１９：００）に退勤予定時間が近いユーザＩＤ「ｘ」の従業員である。この場合、従業員抽出手段１２ｆは、従業員情報記憶部１１ｂから、飲食店Ｃへの誘導対象の従業員としてユーザＩＤ「ｘ」を抽出する。
＜出力手段１２ｇの動作例＞
図１４は、出力手段１２ｇの動作例のフローチャートである。

図１４に示すように、出力手段１２ｇは、飲食店抽出手段１２ｅにより抽出された、予測混雑度が目標混雑度より小さい時間帯がある飲食店と従業員抽出手段１２ｆにより抽出された、当該時間帯に当該飲食店を利用可能な従業員との組み合わせをマッチング結果として出力する（ステップＳ７０）。例えば、出力手段１２ｇは、飲食店抽出手段１２ｅにより抽出された、予測混雑度が目標混雑度より小さい時間帯がある飲食店に対して、従業員抽出手段１２ｆにより抽出された、当該時間帯に当該飲食店を利用可能な従業員のユーザＩＤを出力する（例えば、通信部１４を介して送信する）。

例えば、出力手段１２ｇは、飲食店抽出手段１２ｅにより抽出された、予測混雑度が目標混雑度より小さい時間帯（時間帯１９：００～２１：００）がある飲食店Ａに対して、従業員抽出手段１２ｆにより抽出された、当該時間帯（時間帯１９：００～２１：００）に当該飲食店Ａを利用可能な従業員のユーザＩＤ「ｚ」を出力する（例えば、通信部１４を介して送信する）。

また、出力手段１２ｇは、飲食店抽出手段１２ｅにより抽出された、予測混雑度が目標混雑度より小さい時間帯（時間帯１７：３０～１９：００）がある飲食店Ｃに対して、従業員抽出手段１２ｆにより抽出された、当該時間帯（時間帯１７：３０～１９：００）に当該飲食店Ｃを利用可能な従業員のユーザＩＤ「ｘ」を出力する（例えば、通信部１４を介して送信する）。
＜クーポン取得手段１２ｈ、及びクーポン提供手段１２ｊの動作例＞
クーポン取得手段１２ｈは、マッチング結果を受け取った飲食店（第２情報処理装置３０）からネットワークＮＷを介して送信されるクーポンを通信部１４を介して取得する。また、クーポン提供手段１２ｊは、クーポン取得手段１２ｈが取得したクーポンを、クーポン送信元の飲食店に対してマッチングされた従業員の勤務先の企業に通信部１４を介して送信する。

図１５は、クーポン取得手段１２ｈ、及びクーポン提供手段１２ｊの動作例のフローチャートである。

図１５に示すように、クーポン取得手段１２ｈがマッチング結果を受け取った飲食店（第２情報処理装置３０）から送信されるクーポンを取得した場合（ステップＳ８０：ＹＥＳ）、クーポン提供手段１２ｊは、そのクーポンを、クーポン送信元の飲食店に対してマッチングされた従業員の勤務先の企業に送信する（ステップＳ８１）。

例えば、クーポン取得手段１２ｈがマッチング結果を受け取った飲食店Ａ（第２情報処理装置３０）から送信されるクーポンを取得した場合（ステップＳ８０：ＹＥＳ）、クーポン提供手段１２ｊは、そのクーポンを、クーポン送信元の飲食店Ａに対してマッチングされた従業員（ユーザＩＤ「ｚ」の従業員）の勤務先の企業（Ｆ社。図５参照）に送信する（ステップＳ８１）。

また、クーポン取得手段１２ｈがマッチング結果を受け取った飲食店Ｃ（第２情報処理装置３０）から送信されるクーポンを取得した場合（ステップＳ８０：ＹＥＳ）、クーポン提供手段１２ｊは、そのクーポンを、クーポン送信元の飲食店Ｃに対してマッチングされた従業員（ユーザＩＤ「ｘ」の従業員）の勤務先の企業（Ｄ社。図５参照）に送信する（ステップＳ８１）。
＜利用実績取得手段１２ｋ、及び利用実績報告手段１２ｍの動作例＞
利用実績取得手段１２ｋは、クーポンを送信した飲食店（第２情報処理装置３０）からネットワークＮＷを介して送信される当該飲食店の利用実績を通信部１４を介して取得する。利用実績報告手段１２ｍは、利用実績取得手段１２ｋが取得した飲食店の利用実績を、利用実績送信元の飲食店に対してマッチングされ、かつクーポンを提示して当該飲食店を利用した従業員の勤務先の企業に通信部１４を介して送信する。

図１６は、利用実績取得手段１２ｋ、及び利用実績報告手段１２ｍの動作例のフローチャートである。

図１６に示すように、利用実績取得手段１２ｋがクーポンを送信した飲食店（第２情報処理装置３０）から送信される当該飲食店の利用実績を取得した場合（ステップＳ９０：ＹＥＳ）、利用実績報告手段１２ｍは、その利用実績を、利用実績送信元の飲食店に対してマッチングされ、かつクーポンを提示して当該飲食店を利用した従業員の勤務先の企業に通信部１４を介して送信する（ステップＳ９１）。

例えば、利用実績取得手段１２ｋがクーポンを送信した飲食店Ａ（第２情報処理装置３０）から送信される当該飲食店Ａの利用実績（例えば、クーポンを提示して飲食店Ａを利用した従業員のユーザＩＤ「ｚ」及びその消費ポイント）を取得した場合（ステップＳ９０：ＹＥＳ）、利用実績報告手段１２ｍは、その利用実績を、利用実績送信元の飲食店に対してマッチングされ、かつクーポンを提示して当該飲食店Ａを利用した従業員（ユーザＩＤ「ｚ」の従業員）の勤務先の企業（Ｆ社。図５参照）に通信部１４を介して送信する（ステップＳ９１）。

また、利用実績取得手段１２ｋがクーポンを送信した飲食店Ｃ（第２情報処理装置３０）から送信される当該飲食店Ｃの利用実績（例えば、クーポンを提示して飲食店Ｃを利用した従業員のユーザＩＤ「ｘ」及びその消費ポイント）を取得した場合（ステップＳ９０：ＹＥＳ）、利用実績報告手段１２ｍは、その利用実績を、利用実績送信元の飲食店Ｃに対してマッチングされ、かつクーポンを提示して当該飲食店Ｃを利用した従業員（ユーザＩＤ「ｘ」の従業員）の勤務先の企業（Ｄ社。図５参照）に通信部１４を介して送信する（ステップＳ９１）。

通信部１４は、第１情報処理装置２０及び第２情報処理装置３０との間でネットワークＮＷ（例えば、インターネット）を介して通信する通信装置である。
＜第１情報処理装置２０の構成例＞
次に、第１情報処理装置２０の構成例について説明する。

図１７は、第１情報処理装置２０の構成図である。

第１情報処理装置２０は、例えば、パーソナルコンピュータ、サーバ装置等の情報処理装置である。サーバ装置は、物理サーバであってもよいし、ネットワークＮＷ上の仮想サーバであってもよい。図１７に示すように、第１情報処理装置２０は、記憶部２１、制御部２２、メモリ２３、入力手段２４、通信部２５を備えている。

記憶部２１は、例えば、ハードディスク装置やＲＯＭ(Read Only Memory)等の不揮発性の記憶部である。記憶部２１は、プログラム記憶部２１ａを備えている。

プログラム記憶部２１ａには、制御部２２（プロセッサ）により実行されるプログラムが記憶されている。

制御部２２は、図示しないが、プロセッサを備えている。プロセッサは、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）である。プロセッサは、１つの場合もあるし、複数の場合もある。プロセッサは、記憶部２１（プログラム記憶部２１ａ）からメモリ２３（例えば、ＲＡＭ(Random Access Memory)）に読み込まれたプログラムを実行することで、従業員情報送信手段２１ｂとして機能する。これは、ハードウェアで実現してもよい。

従業員情報送信手段２１ｂは、入力手段２４から入力された従業員の従業員情報を通信部２５を介してデータ流通基盤１０に送信する。従業員情報は、ユーザＩＤ、勤務先、スケジュール情報（退勤予定時間）を含む。

入力手段２４は、例えば、キーボード、マウス等の入力装置である。入力手段２４は、例えば、従業員の従業員情報を入力するために用いられる。従業員情報は、従業員等が入力手段２４から入力する。

通信部２５は、データ流通基盤１０との間でネットワークＮＷ（例えば、インターネット）を介して通信する通信装置である。
＜第２情報処理装置３０の構成例＞
次に、第２情報処理装置３０の構成例について説明する。

図１８は、第２情報処理装置３０の構成図である。

第２情報処理装置３０は、例えば、パーソナルコンピュータ、サーバ装置等の情報処理装置である。サーバ装置は、物理サーバであってもよいし、ネットワークＮＷ上の仮想サーバであってもよい。図１８に示すように、第２情報処理装置３０は、記憶部３１、制御部３２、メモリ３３、入力手段３４、通信部３５を備えている。また、第２情報処理装置３０には、利用座席数検出センサ３６が電気的に接続されている。

記憶部３１は、例えば、ハードディスク装置やＲＯＭ(Read Only Memory)等の不揮発性の記憶部である。記憶部３１は、プログラム記憶部３１ａを備えている。

プログラム記憶部３１ａには、制御部３２（プロセッサ）により実行されるプログラムが記憶されている。

制御部３２は、図示しないが、プロセッサを備えている。プロセッサは、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）である。プロセッサは、１つの場合もあるし、複数の場合もある。プロセッサは、記憶部３１（プログラム記憶部３１ａ）からメモリ３３（例えば、ＲＡＭ(Random Access Memory)）に読み込まれたプログラムを実行することで、利用座席数取得部３１ｂ、現在混雑度算出部３１ｃ、店舗情報送信部３１ｄとして機能する。これらの一部又は全部は、ハードウェアで実現してもよい。

利用座席数取得部３１ｂは、利用座席数検出センサ３６から当該利用座席数検出センサ３６が検出した現在利用中の座席数を取得する。

現在混雑度算出部３１ｃは、利用座席数取得部３１ｂが取得した現在利用中の座席数に基づき、現在混雑度を算出する。現在混雑度は、例えば、現在利用中の座席数を総座席数で除算することで算出される。なお、総座席数は、例えば、記憶部３１に予め記憶されている。

店舗情報送信部３１ｄは、現在混雑度算出部３１ｃにより算出された現在混雑度を通信部３５を介してデータ流通基盤１０に送信する。店舗情報は、店名、現在混雑度、及び目標混雑度を含む。

入力手段３４は、例えば、キーボード、マウス等の入力装置である。入力手段３４は、例えば、店名、及び目標混雑度を入力するために用いられる。店名、及び目標混雑度は、従業員等が入力手段２４から入力する。目標混雑度は、時間帯ごとの目標混雑度であってもよいし、時間帯ごとの目標混雑度でなくてもよい。例えば、小規模店舗であれば、開店時に入力した目標混雑度を当日ずっと用いてもよい。一方、大規模店舗であれば、リアルタイムに目標混雑度を入力し、この入力した目標混雑度を結果的に時間帯ごとの目標混雑度値として用いてもよい。また、目標混雑度は、一日に一回だけ入力してもよいし、複数回入力してもよい。

通信部３５は、データ流通基盤１０との間でネットワークＮＷ（例えば、インターネット）を介して通信する通信装置である。

利用座席数検出センサ３６は、飲食店ごとに設けられ、現在利用中の座席数を検出する。利用座席数検出センサ３６は、例えば、飲食店内を撮像する撮像装置を含み、当該撮像装置により撮像された画像に対して所定の画像処理を実行することにより、現在利用中の座席数を検出する。これに限らず、利用座席数検出センサ３６は、飲食店内の座席ごとに設けられ、着席の有無を検出する近接センサやその他のセンサであってもよい。

次に、図１９及び図２０を用いて、情報処理システム１の動作例について説明する。

図１９及び図２０は、情報処理システム１の動作例のシーケンス図である。

まず、各企業（第１情報処理装置２０）がイベントデータ（以下、従業員情報と呼ぶ）をデータ流通基盤１０に送信する（Ｓ１００）。従業員情報は、例えば、ユーザＩＤ、勤務先、スケジュール情報（例えば、退勤予定時間）を含む。スケジュール情報には、予定している時間の前後に調整の余地があることを示す情報を付加してもよい。なお、従業員情報の詳細度は、送信元の企業の情報保護ポリシーに制約される。典型的には、従業員の社員番号・メールアドレスは送信不可である。従業員情報は、随時、企業（第１情報処理装置２０）からデータ流通基盤１０に送信される。例えば、従業員情報は、一定時間ごと(例えば、30分ごと)、又は、入力手段２４から従業員情報が入力されるごとに企業（第１情報処理装置２０）からデータ流通基盤１０に送信される。

この企業（第１情報処理装置２０）から送信される従業員情報は、データ流通基盤１０の従業員情報取得手段１２ａが取得し（図８中のステップＳ１０：ＹＥＳ）、従業員情報記憶部１１ｂに記憶される（図８中のステップＳ１１）。

次に、飲食店（第２情報処理装置３０）がイベントデータ（以下、店舗情報と呼ぶ）をデータ流通基盤１０に送信する（Ｓ１０１）。店舗情報は、例えば、店名、現在混雑度（現在利用中の座席数／総座席数）、目標混雑度を含む。なお、目標混雑度の入力は省略される場合があり、この場合、店舗情報は、目標混雑度以外の、例えば、店名、現在混雑度（現在利用中の座席数／総座席数）を含む。なお、店舗情報の詳細度は、送信元の飲食店の情報保護ポリシーに制約される。典型的には、飲食店の原価・原価率情報は送信不可である。店舗情報は、一定時間ごと(例えば、30分ごと)、入力手段３４から目標混雑度が入力されるごと、又は利用座席数取得部３１ｂが利用座席数検出センサ３６から当該利用座席数検出センサ３６が検出した現在利用中の座席数を取得するごとにデータ流通基盤１０に送信される。

この飲食店（第２情報処理装置３０）から送信される店舗情報のうち目標混雑度は、データ流通基盤１０の目標混雑度取得手段１２ｂが取得し（図９中のステップＳ２０：ＹＥＳ）、店舗情報記憶部１１ｃに記憶される（図９中のステップＳ２１）。なお、飲食店（第２情報処理装置３０）から送信される店舗情報が目標混雑度を含まない場合（目標混雑度が省略されている場合）、初期値として設定されている目標混雑度が店舗情報記憶部１１ｃに記憶される。

また、この飲食店（第２情報処理装置３０）から送信される店舗情報のうち現在混雑度は、データ流通基盤１０の現在混雑度取得手段１２ｃが取得し（図１０中のステップＳ３０：ＹＥＳ）、混雑度蓄積部１１ｄに蓄積される（図１０中のステップＳ３１）。

次に、データ流通基盤１０の予測混雑度算出手段１２ｄは、飲食店ごとに予測混雑度を算出する（図１１中のステップＳ４０）。例えば、予測混雑度算出手段１２ｄは、当日の営業時間内の（開店から閉店までの）時間帯ごとの予測混雑度を算出する。この算出された予測混雑度は、店舗情報記憶部１１ｃに記憶される（ステップＳ４１）。

次に、データ流通基盤１０は、マッチング処理を実行する（ステップＳ１０２）。マッチング処理（マッチング処理手順）は、例えば、イベントカタログ（図示せず）に登録されていてもよい。イベントカタログは、例えば、データ流通基盤１０の記憶部１１に記憶されている。以下、イベントカタログに登録されている１つのマッチング処理（マッチング処理手順）について説明する。

マッチング処理（マッチング処理手順）は、店舗情報記憶部１１ｃから、予測混雑度が目標混雑度より小さい時間帯がある飲食店を送客対象の飲食店として抽出する処理（図１２参照）、従業員情報記憶部１１ｂから、予測混雑度が目標混雑度より小さい時間帯がある飲食店を当該時間帯に利用可能な従業員を抽出する処理（図１３参照）、及びその抽出された飲食店と従業員との組み合わせをマッチング結果として出力する処理（図１４参照）を含む。

以下、送客対象の飲食店として予測混雑度が目標混雑度より小さい時間帯（１９：００～２１：００）がある飲食店Ａが抽出され、当該飲食店Ａを当該時間帯（１９：００～２１：００）に利用可能な従業員として当該時間帯に退勤予定時間が近いユーザＩＤ「ｚ」の従業員が抽出された場合を例に説明する。なお、ユーザＩＤ「ｚ」の従業員には、事前に、当該従業員の勤務先の企業から福利厚生ポイント（以下ポイントと呼ぶ）が付与されているものとする。

この場合、データ流通基盤１０の出力手段１２ｇは、マッチング結果として、飲食店Ａに対してユーザＩＤ「ｚ」を送信する（ステップＳ１０３）。

次に、データ流通基盤１０から送信されるマッチング結果を取得（受信）した飲食店Ａは、マッチング結果を基に、当該飲食店Ａに対してマッチングされたユーザＩＤ「ｚ」の従業員に対するクーポンを発行し、この発行したクーポンを、データ流通基盤１０に送信する（ステップＳ１０４）。クーポンは、例えば、「店名：飲食店Ａ、時間帯: 19:00～21:00、品目: ビール半額、対象者: ユーザz」のように店名、時間帯、品目、対象者を含む。

次に、データ流通基盤１０のクーポン取得手段１２ｈは、飲食店Ａ（第２情報処理装置３０）から送信されるクーポンを取得する（ステップＳ８０：ＹＥＳ）。そして、データ流通基盤１０のクーポン提供手段１２ｊは、そのクーポンを、クーポン送信元の飲食店Ａに対してマッチングされたユーザＩＤ「ｚ」の従業員の勤務先の企業（ここでは「Ｆ社」。図５参照）に送信する（ステップＳ８１）。クーポンを受け取った企業は、ユーザIDと社員番号(またはメールアドレス)の対応関係を参照して、対象者にクーポンを転送する。又は、希望する従業員に早い者勝ちで配付してもよい。

次に、クーポンを受け取った従業員が、対象の飲食店Ａを利用する（ステップＳ１０５）。例えば、クーポンを受け取った従業員が、対象の飲食店Ａにて、クーポン(例えばスマホアプリ上で表示したクーポン情報)を提示して品目を注文する。決済には勤務先企業から付与されるポイント（福利厚生ポイント）を利用することができる。

次に、飲食店Ａ（第２情報処理装置３０）は、利用実績（例えば、飲食店Ａを利用した従業員のユーザＩＤ「ｚ」及びその消費ポイント）をデータ流通基盤１０に送信する（ステップＳ１０６）。

次に、データ流通基盤１０の利用実績取得手段１２ｋは、飲食店Ａ（第２情報処理装置３０）から送信される利用実績を取得する（ステップＳ９０）。そして、データ流通基盤１０の利用実績報告手段１２ｍは、その利用実績を、利用実績送信元の飲食店Ａに対してマッチングされたユーザＩＤ「ｚ」の従業員の勤務先の企業（ここでは「Ｆ社」。図５参照）に連絡（送信）する（ステップＳ９１）。

次に、利用実績の連絡を受けた企業は、ポイント相当額をデータ流通基盤１０（ビル管理会社）に対して支払う（ステップＳ１０７）。

次に、支払いを受けたデータ流通基盤１０（ビル管理会社）は、ポイント相当額を飲食店テナントに対して支払う（ステップＳ１０８）。

以上説明したように、実施形態２によれば、飲食店テナントの売上や、企業テナント従業員の満足度を高めることができる。

これは、出力手段１２ｇが、飲食店抽出手段１２ｅにより抽出された飲食店（予測混雑度が目標混雑度より小さい飲食店）と当該飲食店を利用可能な従業員との組み合わせをマッチング結果として出力することによるものである。

次に、変形例について説明する。

上記実施形態２では、図３、図１９に示すように、企業（第１情報処理装置２０）がデータ流通基盤１０に送信する従業員情報は、ユーザＩＤ、勤務先、スケジュール情報（退勤予定時間）を含む例について説明したが、これに限らない。例えば、従業員情報は、これらに加え、さらに、選好情報を含んでいてもよい。選考情報は、例えば、嗜好、カロリー制限、塩分制限、非推奨品目である。
また、上記実施形態２では、図１９に示すように、飲食店（第２情報処理装置３０）がデータ流通基盤１０に送信する店舗情報は、店名、現在混雑度（現在利用中の座席数／総座席数）、目標混雑度を含む例について説明したが、これに限らない。例えば、店舗情報は、これらに加え、さらに、メニュー情報を含んでいてもよい。メニュー情報は、例えば、料理名、価格、原料、カロリー、塩分量である。

また、上記実施形態２では、出力手段１２ｇは、飲食店抽出手段１２ｅにより抽出された、予測混雑度が目標混雑度より小さい時間帯がある飲食店と従業員抽出手段１２ｆにより抽出された、当該時間帯に当該飲食店を利用可能な従業員との組み合わせをマッチング結果として出力する例について説明したが、これに限らない。例えば、出力手段１２ｇは、さらに、従業員の選好情報を考慮して、マッチング結果を出力してもよい。例えば、出力手段１２ｇは、さらに、従業員の選好情報と飲食店のメニュー情報の条件が一致する組み合わせをマッチング結果として出力（例えば、通信部１４を介して送信）してもよい。

なお、スケジュール情報に調整余地ありの情報が付加されている場合、退社／休憩予定前後の時間帯もマッチング対象に含めてもよい。この場合、本来の退社／休憩予定時間とのマッチングよりも優先度を下げるのが望ましい。

なお、目標混雑度は、店舗によって出力したりしなかったりする場合がある。出力しなかった場合には、初期値として設定された目標混雑度の値を用い続けるか、あるいは予測混雑度に基づいて、予測混雑度を下回る店舗を送客対象として抽出してもよい。

すなわち、データ流通基盤１０は店舗より目標混雑度値を１回ないし数回取得した場合、対応する時間帯毎に区切り、それを時間帯毎の目標混雑度として扱うか、直近で取得した目標混雑度を用いて予測混雑度との比較を行ってもよい。

上記実施形態１、２において、プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。

上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。

（付記１）
従業員の従業員情報を取得する従業員情報取得手段と、
飲食店の目標混雑度を取得する目標混雑度取得手段と、
飲食店ごとに予測混雑度を算出する予測混雑度算出手段と、
従業員ごとに前記従業員情報を記憶した従業員情報記憶手段と、
飲食店ごとに前記予測混雑度及び前記目標混雑度を記憶した店舗情報記憶手段と、
前記店舗情報記憶手段から、前記予測混雑度が前記目標混雑度より小さい飲食店を送客対象の飲食店として抽出する飲食店抽出手段と、
前記従業員情報記憶手段から、前記飲食店抽出手段により抽出された飲食店を利用可能な従業員を誘導対象の従業員として抽出する従業員抽出手段と、
前記飲食店抽出手段により抽出された飲食店と当該飲食店を利用可能な従業員との組み合わせをマッチング結果として出力する出力手段と、
を備えるデータ流通基盤。

（付記２）
前記目標混雑度は、時間帯ごとの目標混雑度であり、
前記予測混雑度は、時間帯ごとの予測混雑度であり、
前記従業員抽出手段は、前記従業員情報記憶手段から、前記予測混雑度が前記目標混雑度より小さい時間帯がある飲食店を当該時間帯に利用可能な従業員を誘導対象の従業員として抽出する付記１に記載のデータ流通基盤。

（付記３）
前記予測混雑度が前記目標混雑度より小さい時間帯がある飲食店を当該時間帯に利用可能な従業員は、前記予測混雑度が前記目標混雑度より小さい時間帯に退勤予定時間が近い従業員である付記２に記載のデータ流通基盤。

（付記４）
前記予測混雑度が前記目標混雑度より小さい時間帯がある飲食店を当該時間帯に利用可能な従業員は、前記予測混雑度が前記目標混雑度より小さい時間帯に休憩予定時間が近い従業員である付記２又は３に記載のデータ流通基盤。

（付記５）
飲食店ごとに混雑度を蓄積した混雑度蓄積手段と、
飲食店の現在混雑度を取得する現在混雑度取得手段と、をさらに備え、
前記現在混雑度は、前記混雑度蓄積手段に蓄積され、
前記予測混雑度算出手段は、前記混雑度蓄積手段に蓄積された混雑度に基づき、前記予測混雑度を算出する付記１から４のいずれか１項に記載のデータ流通基盤。

（付記６）
前記出力手段は、前記飲食店を利用可能な従業員の選好情報を考慮して、前記マッチング結果を出力する付記１から５のいずれか１項に記載のデータ流通基盤。

（付記７）
前記マッチング結果を受け取った飲食店から送信されるクーポンを取得するクーポン取得手段と、
前記クーポン取得手段が取得したクーポンを、前記クーポン送信元の飲食店に対してマッチングされた従業員の勤務先の企業に送信するクーポン提供手段と、をさらに備える付記１から６のいずれか１項に記載のデータ流通基盤。

（付記８）
前記クーポンを送信した飲食店から送信される当該飲食店の利用実績を取得する利用実績取得手段と、
前記利用実績取得手段が取得した利用実績を、前記利用実績送信元の飲食店に対してマッチングされ、かつ前記クーポンを提示して当該飲食店を利用した従業員の勤務先の企業に送信する利用実績報告手段と、
をさらに備える付記１から７のいずれか１項に記載のデータ流通基盤。

（付記９）
第１情報処理装置と、
第２情報処理装置と、
データ流通基盤と、を備え、
前記データ流通基盤は、
前記第１情報処理装置から送信される従業員の従業員情報を取得する従業員情報取得手段と、
前記第２情報処理装置から送信される飲食店の目標混雑度を取得する目標混雑度取得手段と、
飲食店ごとに予測混雑度を算出する予測混雑度算出手段と、
従業員ごとに前記従業員情報を記憶した従業員情報記憶手段と、
飲食店ごとに前記予測混雑度及び前記目標混雑度を記憶した店舗情報記憶手段と、
前記店舗情報記憶手段から、前記予測混雑度が前記目標混雑度より小さい飲食店を送客対象の飲食店として抽出する飲食店抽出手段と、
前記従業員情報記憶手段から、前記飲食店抽出手段により抽出された飲食店に来店可能な従業員を誘導対象の従業員として抽出する従業員抽出手段と、
前記飲食店抽出手段により抽出された飲食店と前記従業員抽出手段により抽出された従業員との組み合わせをマッチング結果として出力する出力手段と、
を備える情報処理システム。

（付記１０）
従業員の従業員情報を取得する従業員情報取得ステップと、
飲食店の目標混雑度を取得する目標混雑度取得ステップと、
飲食店ごとに予測混雑度を算出する予測混雑度算出ステップと、
飲食店ごとに前記予測混雑度及び前記目標混雑度を記憶した店舗情報記憶手段から、前記予測混雑度が前記目標混雑度より小さい飲食店を送客対象の飲食店として抽出する飲食店抽出ステップと、
従業員ごとに前記従業員情報を記憶した従業員情報記憶手段から、前記飲食店抽出ステップにより抽出された飲食店に来店可能な従業員を誘導対象の従業員として抽出する従業員抽出ステップと、
前記飲食店抽出ステップにより抽出された飲食店と前記従業員抽出ステップにより抽出された従業員との組み合わせをマッチング結果として出力する出力ステップと、
を備える情報処理方法。

（付記１１）
従業員の従業員情報を取得する従業員情報取得ステップと、
飲食店の目標混雑度を取得する目標混雑度取得ステップと、
飲食店ごとに予測混雑度を算出する予測混雑度算出ステップと、
飲食店ごとに前記予測混雑度及び前記目標混雑度を記憶した店舗情報記憶手段から、前記予測混雑度が前記目標混雑度より小さい飲食店を送客対象の飲食店として抽出する飲食店抽出ステップと、
従業員ごとに前記従業員情報を記憶した従業員情報記憶手段から、前記飲食店抽出ステップにより抽出された飲食店に来店可能な従業員を誘導対象の従業員として抽出する従業員抽出ステップと、
前記飲食店抽出ステップにより抽出された飲食店と前記従業員抽出ステップにより抽出された従業員との組み合わせをマッチング結果として出力する出力ステップと、
を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。

上記実施形態で示した数値は全て例示であり、これと異なる適宜の数値を用いることができるのは無論である。

上記実施形態はあらゆる点で単なる例示にすぎない。上記実施形態の記載によって本発明は限定的に解釈されるものではない。本発明はその精神または主要な特徴から逸脱することなく他の様々な形で実施することができる。

１…情報処理システム
１０…データ流通基盤
１１…記憶部
１１ａ…プログラム記憶部
１１ｂ…従業員情報記憶部（従業員情報記憶手段）
１１ｃ…店舗情報記憶部（店舗情報記憶手段）
１１ｄ…混雑度蓄積部
１１ｅ…イベントカタログ記憶部
１２…制御部
１２ａ…従業員情報取得手段
１２ｂ…目標混雑度取得手段
１２ｃ…現在混雑度取得手段
１２ｄ…予測混雑度算出手段
１２ｅ…飲食店抽出手段
１２ｆ…従業員抽出手段
１２ｇ…出力手段
１２ｈ…クーポン取得手段
１２ｊ…クーポン提供手段
１２ｋ…利用実績取得手段
１２ｍ…利用実績報告手段
１３…メモリ
１４…通信部
２０…第１情報処理装置
２１…記憶部
２１ａ…プログラム記憶部
２１ｂ…従業員情報送信手段
２２…制御部
２３…メモリ
２４…入力手段
２５…通信部
３０…第２情報処理装置
３１…記憶部
３１ａ…プログラム記憶部
３１ｂ…利用座席数取得部
３１ｃ…現在混雑度算出部
３１ｄ…現在混雑度送信部
３２…制御部
３３…メモリ
３４…入力手段
３５…通信部
３６…利用座席数検出センサ
ＮＷ…ネットワーク

Claims (10)

1. 従業員の従業員情報を取得する従業員情報取得手段と、
   飲食店の目標混雑度を取得する目標混雑度取得手段と、
   飲食店ごとに予測混雑度を算出する予測混雑度算出手段と、
   従業員ごとに前記従業員情報を記憶した従業員情報記憶手段と、
   飲食店ごとに前記予測混雑度及び前記目標混雑度を記憶した店舗情報記憶手段と、
   前記店舗情報記憶手段から、前記予測混雑度が前記目標混雑度より小さい飲食店を送客対象の飲食店として抽出する飲食店抽出手段と、
   前記従業員情報記憶手段から、前記飲食店抽出手段により抽出された飲食店を利用可能な従業員を誘導対象の従業員として抽出する従業員抽出手段と、
   前記飲食店抽出手段により抽出された飲食店と当該飲食店を利用可能な従業員との組み合わせをマッチング結果として出力する出力手段と、
   を備えるデータ流通基盤。
2. 前記目標混雑度は、時間帯ごとの目標混雑度であり、
   前記予測混雑度は、時間帯ごとの予測混雑度であり、
   前記従業員抽出手段は、前記従業員情報記憶手段から、前記予測混雑度が前記目標混雑度より小さい時間帯がある飲食店を当該時間帯に利用可能な従業員を誘導対象の従業員として抽出する請求項１に記載のデータ流通基盤。
3. 前記予測混雑度が前記目標混雑度より小さい時間帯がある飲食店を当該時間帯に利用可能な従業員は、前記予測混雑度が前記目標混雑度より小さい時間帯に退勤予定時間が近い従業員である請求項２に記載のデータ流通基盤。
4. 前記予測混雑度が前記目標混雑度より小さい時間帯がある飲食店を当該時間帯に利用可能な従業員は、前記予測混雑度が前記目標混雑度より小さい時間帯に休憩予定時間が近い従業員である請求項２又は３に記載のデータ流通基盤。
5. 飲食店ごとに混雑度を蓄積した混雑度蓄積手段と、
   飲食店の現在混雑度を取得する現在混雑度取得手段と、をさらに備え、
   前記現在混雑度は、前記混雑度蓄積手段に蓄積され、
   前記予測混雑度算出手段は、前記混雑度蓄積手段に蓄積された混雑度に基づき、前記予測混雑度を算出する請求項１から４のいずれか１項に記載のデータ流通基盤。
6. 前記出力手段は、前記飲食店を利用可能な従業員の選好情報を考慮して、前記マッチング結果を出力する請求項１から５のいずれか１項に記載のデータ流通基盤。
7. 前記マッチング結果を受け取った飲食店から送信されるクーポンを取得するクーポン取得手段と、
   前記クーポン取得手段が取得したクーポンを、前記クーポンの送信元の飲食店に対してマッチングされた従業員の勤務先の企業に送信するクーポン提供手段と、をさらに備える請求項１から６のいずれか１項に記載のデータ流通基盤。
8. 第１情報処理装置と、
   第２情報処理装置と、
   データ流通基盤と、を備え、
   前記データ流通基盤は、
   前記第１情報処理装置から送信される従業員の従業員情報を取得する従業員情報取得手段と、
   前記第２情報処理装置から送信される飲食店の目標混雑度を取得する目標混雑度取得手段と、
   飲食店ごとに予測混雑度を算出する予測混雑度算出手段と、
   従業員ごとに前記従業員情報を記憶した従業員情報記憶手段と、
   飲食店ごとに前記予測混雑度及び前記目標混雑度を記憶した店舗情報記憶手段と、
   前記店舗情報記憶手段から、前記予測混雑度が前記目標混雑度より小さい飲食店を送客対象の飲食店として抽出する飲食店抽出手段と、
   前記従業員情報記憶手段から、前記飲食店抽出手段により抽出された飲食店に来店可能な従業員を誘導対象の従業員として抽出する従業員抽出手段と、
   前記飲食店抽出手段により抽出された飲食店と前記従業員抽出手段により抽出された従業員との組み合わせをマッチング結果として出力する出力手段と、
   を備える情報処理システム。
9. コンピュータが、従業員の従業員情報を取得する従業員情報取得ステップと、
   コンピュータが、飲食店の目標混雑度を取得する目標混雑度取得ステップと、
   コンピュータが、飲食店ごとに予測混雑度を算出する予測混雑度算出ステップと、
   コンピュータが、飲食店ごとに前記予測混雑度及び前記目標混雑度を記憶した店舗情報記憶手段から、前記予測混雑度が前記目標混雑度より小さい飲食店を送客対象の飲食店として抽出する飲食店抽出ステップと、
   コンピュータが、従業員ごとに前記従業員情報を記憶した従業員情報記憶手段から、前記飲食店抽出ステップにより抽出された飲食店に来店可能な従業員を誘導対象の従業員として抽出する従業員抽出ステップと、
   コンピュータが、前記飲食店抽出ステップにより抽出された飲食店と前記従業員抽出ステップにより抽出された従業員との組み合わせをマッチング結果として出力する出力ステップと、
   を備える情報処理方法。
10. 従業員の従業員情報を取得する従業員情報取得ステップと、
    飲食店の目標混雑度を取得する目標混雑度取得ステップと、
    飲食店ごとに予測混雑度を算出する予測混雑度算出ステップと、
    飲食店ごとに前記予測混雑度及び前記目標混雑度を記憶した店舗情報記憶手段から、前記予測混雑度が前記目標混雑度より小さい飲食店を送客対象の飲食店として抽出する飲食店抽出ステップと、
    従業員ごとに前記従業員情報を記憶した従業員情報記憶手段から、前記飲食店抽出ステップにより抽出された飲食店に来店可能な従業員を誘導対象の従業員として抽出する従業員抽出ステップと、
    前記飲食店抽出ステップにより抽出された飲食店と前記従業員抽出ステップにより抽出された従業員との組み合わせをマッチング結果として出力する出力ステップと、
    をコンピュータに実行させるためのプログラム。

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